两个表之间的update问题

buddhatarzan 2016-07-19 10:55:30
我有两个表
----------------------------
T1
PK1 FK Content1
1 11 aa
2 11 bb
3 11 cc
----------------------------
T2
PK2 FK Content2
4 11
5 11
6 11
两个表唯一的关系就是FK这一列的值相同(是另外一个表的关联), 我现在想把T1 的Content1数据逐行update到T2的Content2。怎么做?
我试过 update T2 set content2=content1 from T1,T2 where T1.FK=T2.FK, 但是结果是T2表的content2都是“aa”,没有“bb”和“cc”
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--小F-- 2016-07-19
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;with cte as 
(
select a.content1 from 
(select row_number()order by getdate()) as id,* from t1) as a
inner join 
(select row_number()order by getdate()) as id,* from t2) as b
on 
a.id=b.id and a.FK=B.FK
)
update t2 set Content2=a.Content1 from cte as a inner join t2 as b on a.id=b.id and a.FK=B.FK
Ginnnnnnnn 2016-07-19
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UPDATE a SET a.Content2 =b.Content1
	FROM (SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY FK ORDER BY PK2) AS RNr FROM T2 ) a
		INNER JOIN (SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY FK ORDER BY PK1) AS RNr FROM T1 ) b ON a.FK = b.FK AND a.RNr = b.RNr
还有一个问题,如果T2数据和T1 不一致怎么搞?
wwhtkill 2016-07-19
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update T2 set Con=a.Con from (select *, row_number()over(partition by fk order by pk1) n from T1)a,
(select *, row_number()over(partition by fk order by pk2) n from T2)b where a.fk=b.fk and a.n=b.n
buddhatarzan 2016-07-19
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引用 1 楼 wwhtkill 的回复:

update T2 set Con=a.Con from (select *, row_number()over(partition by fk order by pk1) n from T1)a,
(select *, row_number()over(partition by fk order by pk2) n from T2)b where a.fk=b.fk and a.n=b.n
多谢大神
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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